Browsing by Author "Mafla Pineda, Keny Ariel"

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    Prototipo de reconocimiento facial para la evaluación emocional del personal docente de la Escuela de Ingeniería, de la Universidad Católica del Ecuador Sede Ibarra
    (PUCE - Ibarra, 2025) Mafla Pineda, Keny Ariel; Rivas Echeverría, Franklin Iván
    El presente trabajo aborda el desarrollo de un prototipo de reconocimiento facial para la evaluación emocional del personal docente de la Escuela de Ingeniería de la Universidad Católica de Ecuador, sede Ibarra. Este sistema, diseñado para contribuir al bienestar de los docentes, emplea técnicas avanzadas de inteligencia artificial y visión por computadora para detectar y clasificar emociones en tiempo real. Para su implementación, se utilizó el modelo mini-Xception, una arquitectura optimizada para tareas de reconocimiento facial y clasificación emocional en dispositivos de recursos limitados. El modelo fue entrenado con el conjunto de datos FER2013, compuesto por imágenes en escala de grises de rostros con diversas expresiones emocionales. La detección facial se realizó mediante OpenCV y Dlib, aplicando técnicas de ecualización del histograma y alineación facial para mejorar la precisión del reconocimiento. El entrenamiento del modelo fue optimizado con el algoritmo Adam, mientras que la evaluación del rendimiento se realizó con la función de pérdida CrossEntropyLoss. El prototipo se activa automáticamente al detectar la presencia de una persona frente a la cámara, capturando y analizando su rostro para identificar emociones. Los resultados se presentan en tiempo real a través de una interfaz gráfica que muestra el estado emocional detectado, su nivel de confianza y otros detalles relevantes. Además, el sistema almacena los registros en formato JSON, incluyendo información como fecha, hora y emoción identificada, permitiendo un análisis histórico de los estados emocionales registrados. La interfaz gráfica incorpora herramientas de visualización y análisis, como la exportación de datos y la generación de gráficos de barras. Estas funcionalidades permiten filtrar la información por períodos de tiempo, proporcionando una visión integral de los patrones emocionales. Este análisis puede ser utilizado por el personal administrativo para implementar estrategias que favorezcan el bienestar emocional de los docentes, permitiendo observar tendencias y patrones emocionales colectivos a lo largo del tiempo.